Se você é gestor e ainda usa Excel apenas para somas e médias simples, está deixando o poder dessa ferramenta sobre a mesa. E se acha que Machine Learning é “coisa de cientista de dados”, prepare-se para repensar: segundo a IBM, 41% dos negócios brasileiros já implementaram ativamente inteligência artificial e machine learning para melhorar produtividade.
O Excel que você conhece, agora ampliado
Michael Saunders, gerente de programa na equipe do Office Microsoft, resume perfeitamente: “O Excel é uma ferramenta flexível, avançada e universal para análise de dados, que serve tanto para criar uma planilha simples de tarefas quanto pastas de trabalho com modelos financeiros pesadas de 100mb usadas pelos principais bancos em todo o mundo”.
O valor real do Excel está no Calc, o engine de cálculo (nome chique para motor de cálculo) que permite criar relações complexas entre células. Você expressa modelos sofisticados escrevendo fórmulas simples que descrevem árvores de dependência entre valores. E assim que você faz uma alteração, o Calc atualiza automaticamente todos os valores dependentes.
Ferramentas avançadas que você provavelmente não usa
- Tabelas Dinâmicas: Condensam milhares de linhas em insights visuais instantâneos;
- PROCV, ÍNDICE/CORRESP, SOMASES: Permitem análises complexas cruzando múltiplas fontes de dados sem escrever uma linha de código;
- Macros e VBA: Automatizam tarefas repetitivas. O que levava horas manualmente executa em segundos;
- Power Query: conecta múltiplas fontes (bancos de dados, APIs, arquivos), limpa e estrutura dados automaticamente. Segundo a Microsoft, o Power Query democratiza o processo de preparação de dados, permitindo que usuários criem consultas visuais repetíveis sem escrever código explícito.
A fonte dos dados deve estar limpa para produzir resultados corretos
O que é Machine Learning
Machine Learning é um ramo daInteligência Artificial baseado na capacidade de sistemas entrarem em modo de autoaprendizagem por meio de dados e pouquíssima intervenção humana. Ele capta, processa e seleciona uma enorme quantidade de dados e os analisa para identificar boas oportunidades de negócios.
Existem três tipos principais de aprendizado:
Aprendizado supervisionado: O modelo é treinado com dados que contêm entradas e saídas conhecidas. O objetivo é prever resultados para novos dados. Exemplo: prever vendas futuras baseado em histórico.
Aprendizado não supervisionado: O modelo busca padrões em dados sem rotulagem prévia. É usado para descobrir grupos ou categorias. Exemplo: segmentar clientes por comportamento de compra.
Aprendizado por reforço: O sistema aprende a tomar decisões sequencialmente, recebendo recompensas ou penalidades com base em suas ações, otimizando desempenho ao longo do tempo.
É possível aplicar Machine Learning no Excel?
Sim. Você não precisa de ferramentas caras ou avançadas para começar com Machine Learning. O Excel possui recursos nativos e extensões que permitem aplicar técnicas de ML diretamente nas suas planilhas.
Passo a passo para implementar ML no Excel
1. Configure o ambiente
Habilite o Power Query (aba “Dados” > “Obter Dados”) para manipular e transformar dados eficientemente. Instale o Excel Python Add-in para integrar bibliotecas de Machine Learning como Pandas e Scikit-learn, rodando scripts Python diretamente nas células.
2. Pré-processamento dos dados
Antes de aplicar qualquer algoritmo, realize limpeza: trate valores ausentes, remova duplicatas, padronize dados. O Excel oferece filtros, fórmulas e formatação condicional para isso. A qualidade dos dados impacta significativamente os resultados.
3. Escolha o algoritmo adequado
No Excel, é possível utilizar algoritmos populares como:
– Regressão Linear: Prever valores contínuos (ex: vendas futuras baseadas em histórico)
– Árvores de Decisão: Classificar dados em categorias (ex: clientes com alta/média/baixa probabilidade de compra)
– Análise de Cluster: Segmentar dados em grupos semelhantes (ex: agrupar clientes com características comuns)
4. Treine o modelo
Utilize fórmulas e funções do Excel para treinar o modelo com conjunto de dados de treinamento. Ajuste parâmetros para encontrar melhores valores e obter resultados precisos.
5. Avalie o desempenho
O Excel oferece ferramentas gráficas para visualizar métricas de avaliação e comparar diferentes modelos.
6. Aplique em novos dados
O grande benefício é aplicar modelos treinados em novos conjuntos de dados, fazendo previsões e tomando decisões baseadas nos resultados. O Excel permite aplicação em grandes volumes de dados, facilitando obtenção de insights relevantes.
Benefícios do ML no Excel para gestores
O Machine Learning no Excel permite decisões mais inteligentes e eficientes. Entre os principais benefícios estão:
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Análise preditiva: previsão de vendas e tendências com base em dados reais.
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Detecção de fraudes: identificação de padrões suspeitos para aumentar a segurança.
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Recomendação de produtos: sugestões automáticas baseadas no histórico de compras.
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Manutenção preditiva: antecipação de falhas para reduzir custos e evitar paradas.
Boas práticas essenciais para qualquer analista
- Documente Tudo: Crie uma aba “Notas” no Excel explicando todas as alterações feitas. Seu eu-futuro agradecerá;
- Crie Backups: Salve versões a cada etapa importante;
- Valide Visualmente: Use gráficos e Tabelas Dinâmicas para revisar se dados fazem sentido antes de modelar;
- Organize Estruturalmente: Certifique-se de que dados estejam com cabeçalhos claros e sem linhas/colunas vazias.
Na Orbital, trabalhamos com empresas em diferentes estágios de maturidade analítica:
Para quem está no Excel, ajudamos a estruturar processos, criar dashboards inteligentes e preparar migração para ferramentas mais robustas quando necessário.
Já Para quem quer implementar BI, Desenvolvemos soluções em Power BI ou ferramentas customizadas que integram múltiplas fontes de dados.
E para quem precisa de ML, implementamos modelos preditivos, sistemas de recomendação e automações inteligentes adaptados ao contexto do negócio.
Quer acelerar seu sucesso usando dados? A Orbital pode ajudar. Fale com a gente!
